Жыл бұрын
2 жыл бұрын
6 жыл бұрын
Пікірлер
@MrJaksik Ай бұрын
Bardzo przydatne
@ewarystawecki3631 2 ай бұрын
Genialnie wytłumaczone. Dziękuję :)
@rafaromanozademelmac6095 2 ай бұрын
Hiper zrozumiałe wyjaśnienie budowy sieci konwolucyjnych.
@wiktorbabiarz6758 3 ай бұрын
W jaki sposób obliczany jest gradient (pochodne względem parametrów)?
@pravallikadevi3633 Жыл бұрын
do you have any github link for this
@rkons88 Жыл бұрын
Świetna prezentacja 😊
@kustyq Жыл бұрын
Niedawno trafilem na ten kanal i jako poczatkujacy w temacie sieci neuronowych jestem bardzo wdzieczny za udostepnione materialy. Dziekuje.
@AB-bp9fi Жыл бұрын
Super prezentacja. "Ship" to statek. Gdyby były jakieś studia podyplomowe zdalne w temacie ai/ machine learning to bym chętnie się zapisał. A może będzie jakiś wykład w dziedzinie analizy danych 3d?
@logos7logos7 Жыл бұрын
Piękne!
@grzegorzdudek2236 2 жыл бұрын
Uzupełnieniem tej prezentacji jest prezentacja nt. randomizowanych sieci neuronowych kzbin.info/www/bejne/j6XcpqyZqd2Xotk. Omawiam tam alternatywne sposoby uczenia sieci, które znacznie przyspieszają trening. Poza tym prezentacja pozwala głębiej zrozumieć sieci neuronowe.
@bartoszjagiea6023 2 жыл бұрын
Dziękuję za świetne wykłady. Studiuję na PCz, mam nadzieję, że kiedyś będę miał przyjemność uczestniczyć w Pana zajęciach. Pozdrawiam!
@ukaszlew6238 2 жыл бұрын
Genialny wykład!!!! Wszystkie wykłady powinny tak wyglądać jak Pana!
@qacperq 2 жыл бұрын
W 20:44 jeśli chcemy powiedzieć jaka jest rozpatrywana liczba przypadków w drzewie to patrzymy na ilość węzłów czy ilość liści?
@grzegorzdudek2236 2 жыл бұрын
Nie wiem co Pan rozumie pod pojęciem przypadek. Jeśli liczbę obszarów, na które dzielona jest przestrzeń wejściowa (każdy z tych obszarów przypisywany jest do jednej z klas), to te obszary reprezentowane są przez liście (mamy więc pięć liści/obszarów), a ich granice definiują testy w węzłach (mamy cztery granice pokazane żółtymi liniami na rysunku). A jeśli przez liczbę przypadków rozumie Pan liczbę klas, albo liczbę przykładów uczących, to ze struktury drzewa nie dowiemy się ile ich jest.
@dariuszd6207 3 жыл бұрын
Niezwykle przejrzyście a przy tym zwięźle przedstawione zagadnienie. Bez luk pod hasłem "to przecież oczywiste' . Dziękuję za wspaniały wykład,
@dariuszd6207 3 жыл бұрын
Znakomity wykład, dziwne ze dopiero teraz na niego trafiłem,
@lingyi247 3 жыл бұрын
Hi, Professor Dudek. Thank you for the presentation. However, it makes me confused that I have read another paper, <A comprehensive evaluation of random vector functional link networks>, which presents the opposite results. They said, " the direct link plays an important performance enhancing role in RVFL, while the bias term in the output neuron had no significant effect". Can you explain it? Thank you so much!
@grzegorzdudek2236 3 жыл бұрын
Hi Ling Yi. Note that I used RVFL for regression problems, while in the paper you cite they focus on classification problems. This is a substantial difference. Another difference is the method of generating random parameters. I use my own methods described in Section 3 arxiv.org/abs/2003.13090. Perform your own tests to see if direct links are necessary :)
@lingyi247 3 жыл бұрын
@@grzegorzdudek2236 Thank you for your prompt reply. That really helped! :)
@juancamiloalzate1481 3 жыл бұрын
Thank you for the video. It helped me a lot
@kohzhewei9677 3 жыл бұрын
Thank you for the video!
@Robert-rp8km 3 жыл бұрын
Wspaniale materialy!!!
@Robert-rp8km 3 жыл бұрын
Panie Grzegorzu, SUPER material. Dziekuje :)
@marcinlampart 3 жыл бұрын
Dziękuje za bardzo dobry wykład. Niestety do Częstochowy jest mi nie po drodze, ale czy można gdzieś dostać Pana wykłady w formie pisanej (książki, publikacji etc.) ?
@calaprawdaoprawdzie 3 жыл бұрын
Jednak inteligencja kryje sie w wielomianach.
@hugenota1 4 жыл бұрын
Przedstawione zostało rozwiązanie proste, gdzie aproksymujemy funkcje. Rozumiem sposób działania algorytmu ładnie opisane i przejrzyście jednak nie potrafię go wykorzystać go do prawdziwego problemu, gdzie funkcja nie jest podana i nie sposób ją opracować. Na przykład problem chińskiego listonosza. wW jaki sposób wykorzystać taki algorytm ? Jak utworzyć chromosomy, co rozumieć przez osobniki w przypadku takiego problemu?
@annamark1265 4 жыл бұрын
👍
@sawomirkrynicki4492 4 жыл бұрын
Bardzo dobry wykład. Jeszcze nie wiem, co oznacza rząd modelu (opóźnienie) dla sieci neuronowej? Czy chodzi o podawany na wejście przebieg np. temperatury maksymalnie do chwili T(t-1) dla modelu drugiego rzędu, a dla trzeciego rzędu dla T(t-2) ? Oczywiście wraz z wartościami dla T(t-0), T(t-1) itd.
@adrianblonka 5 жыл бұрын
Wspaniale opracowany materiał
@grzegorzdudek2236 6 жыл бұрын
Zapraszam na studia podyplomowe Data Science - Inżynieria Danych W programie: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, big data, business intelligence, hurtownie danych, przetwarzanie w chmurze Więcej informacji na stronie Wydziału Elektrycznego Politechniki Częstochowskiej
@grzegorzdudek2236 6 жыл бұрын
Zapraszam na studia podyplomowe Data Science - Inżynieria Danych W programie: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, big data, business intelligence, hurtownie danych, przetwarzanie w chmurze Więcej informacji na stronie Wydziału Elektrycznego Politechniki Częstochowskiej
@kamilfigatowski232 6 жыл бұрын
Czy mogę prosić kontakt do Pana? Mam pewnien biznes związany ze startupem jaki chcemy uruchomić;)
@grzegorzdudek2236 6 жыл бұрын
gdudek.el.pcz.pl
@pawelczar 6 жыл бұрын
Bardzo dobry wyklad i swietna prezentacja opisywanego zagadnienia. Nalepiej wytlumczane sieci neuronowe jakie do tej pory spotkalem. Chetnie objerzalbym wiecej wykladow/prezentacji na ten temat od Pana :)
@marcinwojcik3471 6 жыл бұрын
Dziękuję. Bardzo mi odpowiada taka forma prezentacji. Proszę o więcej!
@TheDziobak94 6 жыл бұрын
Bardzo przejrzyście przedstawiony materiał. Oby więcej materiałów powstało Panie Grzegorzu. Nie wiem jak to jest możliwe że tak mało osób zobaczyło tak ciekawy materiał, że sam szybciej na niego się nie natrafiłem. Pozdrawiam i dziękuję jeszcze raz za materiał